Novo estudo prevê antibióticos potenciais no global microbioma usando aprendizado de máquina

Um novo estudo usou aprendizado de máquina para prever 7️⃣ possíveis novos antibióticos no global microbioma, o que, de acordo com os autores do estudo, marca uma grande avanço no 7️⃣ uso de inteligência artificial na pesquisa de resistência a antibióticos.

O relatório, publicado à quarta-feira na revista Cell, detalha os achados 7️⃣ de cientistas que utilizaram um algoritmo para minerar "a totalidade da diversidade microbiana que temos na terra - ou uma 7️⃣ grande representação disso - e encontrar quase 1m de novas moléculas codificadas ou escondidas aposta esportiva 20 reais todo esse material escura microbiano", 7️⃣ disse César de la Fuente, autor do estudo e professor na Universidade da Pensilvânia. De la Fuente dirige o Grupo 7️⃣ de Biologia de Máquina, que visa usar computadores para acelerar descobertas aposta esportiva 20 reais biologia e medicina.

Sem um algoritmo assim, disse De 7️⃣ la Fuente, cientistas teriam que usar métodos tradicionais, como coletar água e solo, para encontrar moléculas dentro dessas amostras. Isso 7️⃣ pode ser desafiador porque micróbios estão aposta esportiva 20 reais todos os lugares - do oceano ao intestino humano.

"Isso teria levado muitos, muitos, 7️⃣ muitos, muitos anos para fazer isso, mas com um algoritmo, podemos classificar grandes quantidades de informações e apenas acelerar o 7️⃣ processo", disse De la Fuente.

Pesquisa urgente para a saúde pública

A pesquisa é urgente para a saúde pública, disse o autor, 7️⃣ porque a resistência a antibióticos causou mais de 1,2 milhões de mortes aposta esportiva 20 reais 2024. Esse número pode aumentar para 10 7️⃣ milhões de mortes anualmente aposta esportiva 20 reais 2050, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS).

Enquanto De la Fuente disse que 7️⃣ vê o estudo, que produziu o "esforço de descoberta de antibióticos mais amplo já", como um marco na possíveis benefícios 7️⃣ da inteligência artificial para a pesquisa, ele reconheceu que atores ruins poderiam potencialmente "desenvolver modelos de IA para projetar toxinas".

Ele 7️⃣ disse que seu laboratório implementou salvaguardas para armazená-los e garantir que as moléculas não sejam capazes de se replicar. Notavelmente, 7️⃣ salvaguardas de biosegurança não foram necessárias para este estudo porque essas eram "moléculas inertes".

Embora a inteligência artificial seja um assunto 7️⃣ quente nos últimos anos, De la Fuente disse que começou a usar AI na pesquisa de antibióticos há cerca de 7️⃣ uma década.

"Nós conseguimos acelerar a descoberta de antibióticos", disse De la Fuente. "Então, aposta esportiva 20 reais vez de ter que esperar cinco, 7️⃣ seis anos para chegar com um candidato, agora, no computador, nós podemos, aposta esportiva 20 reais apenas algumas horas, chegar com centenas de 7️⃣ milhares de candidatos".

Antes que a Administração de Alimentos e Drogas dos EUA aprove um antibiótico, ele geralmente passa por anos 7️⃣ de estudo por meio de pesquisa laboratorial e ensaios clínicos. Essas várias etapas podem levar de 10 a 20 anos.

Metodologia 7️⃣ do estudo

Para este estudo, os pesquisadores coletaram genomas e meta-genomas armazenados aposta esportiva 20 reais bancos de dados públicos e procuraram trechos de 7️⃣ DNA que pudessem ter atividade antimicrobiana. Para validar essas previsões, eles usaram química para sintetizar 100 dessas moléculas aposta esportiva 20 reais um 7️⃣ laboratório e, aposta esportiva 20 reais seguida, testá-las para determinar se elas podiam realmente matar bactérias, incluindo "algumas das mais perigosas patógenos aposta esportiva 20 reais 7️⃣ nossa sociedade", disse De la Fuente.

79% das moléculas, que eram representativas das 1m moléculas descobertas, podiam matar pelo menos um 7️⃣ microrganismo - o que significa que elas poderiam servir como um potencial antibiótico.

A resistência a antibióticos é uma preocupação crescente 7️⃣ devido ao uso indevido e sobreuso de antimicrobianos aposta esportiva 20 reais humanos, animais e plantas, de acordo com a OMS.

Os autores do 7️⃣ estudo fizeram esses dados e código livremente disponíveis para qualquer pessoa acessar com o objetivo de "avançar a ciência e 7️⃣ beneficiar a humanidade", disse De La Fuente.